Le traitement des données quantitatives

Un total de 60 matrices de réseaux personnels furent traitées et analysées avec le logiciel Ucinet (Borgatti, Everett et Freeman, 2002). Les indicateurs sociométriques de centralité prenant en compte la taille du réseau tel que ceux des vecteurs propres de centralité (avec la présence de l’égo et au niveau du groupe), l’indicateur de centralité d’intermédiarité que nous avons appelé intermédiarité (avec la présence de l’égo et au niveau du groupe) ont été normalisés avant de pouvoir les comparer adéquatement, étant donné la variation dans la taille des réseaux.

Les indicateurs de capital social d’intégration nommé cliques et celui-ci de la fragmentation nommée composantes (avec la présence de l’égo et au niveau du groupe) vont naturellement être considérer en tenant compte de la taille du réseau. Un réseau de neuf personnes ne peut que détenir que trois cliques et une à deux composantes isolées au maximum, contrairement à un réseau de 30 personnes qui peut détenir un plus grand ratio de composantes et un plus grand nombre de cliques.

Les indicateurs de capital social tels que le ratio de liens de prestige, le ratio de liens forts et la mesure de structure du réseau appelé la densité qui ont été compilés en entrevue par le logiciel de visualisation Vennmaker ont été traités avec SPSS 22. Les

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indicateurs des trous structuraux de Burt (1992) appelés contrainte et taille effective ont été traités et intégrés également aux données du sondage.

Les résultats du sondage recueillis sur les données des mesures sur l’attachement, le monitorage de soi et le niveau de la satisfaction face à la carrière ont été intégrés également avec SPSS 22. Un total de 21 variables sont analysées dans notre modèle afin de saisir l’influence des relations entre les variables du capital social, de la structure du réseau, des dimensions de l’attachement, du monitorage de soi et de la satisfaction de la carrière.

Nous avons regroupé les 21 variables en cinq catégories, soit les dimensions de l’attachement, le monitorage de soi, les mesures du capital social, les indicateurs des réseaux personnels et le niveau de satisfaction face à la carrière, afin de procéder à l’analyse descriptive des variables au tableau 2. Les variables pour l’analyse des corrélations se retrouvent regroupées au tableau 3.

Les scores des types d’attachement ont été convertis en mesures continues de niveau d’anxiété envers soi et d’évitement envers l’autre selon la méthode de calcul recommandé par Kurdek (2002). Le niveau de monitorage de soi et le niveau de satisfaction de la carrière ont été traités selon les scores obtenus par les cadres.

103 6.2. L’analyse descriptive et des facteurs corrélés

Notre contribution empirique vise à décrire s’il y a des liens entre les types d’attachement, le niveau de monitorage de soi, le capital social et la satisfaction au niveau de la carrière chez les cadres. L’analyse descriptive des cinq catégories de variables guide nos analyses et nous permettent d’approfondir dans cette section les résultats de cette recherche.

La première catégorie de variables qui représente les deux dimensions de l’attachement par le niveau d’anxiété et d’évitement, nous a démontré que les participants ont en moyenne un niveau d’anxiété assez bas (-1,67) face à la relation avec l’autre et un niveau près de 0 pour l’évitement de l’autre (-40). Les écarts-types pour les deux dimensions sont inférieurs à 1,6. Ces cadres sont donc en général confiants qu’ils peuvent avoir des relations sécurisantes avec les autres.

La deuxième catégorie de variables représente le niveau monitorage de soi. La moyenne du niveau de monitorage est 9,09 et l’écart-type moins de 3, nous indique qu’ils gèrent de façon moyenne leur comportement social et qu’ils s’adaptent à l’autre correctement, mais sans plus.

La troisième catégorie de variables est celle du capital social. Les mesures du ratio de liens de prestige et de liens forts ont une moyenne et un écart-type identique, ce qui pourrait être suspicieux. Cependant, le ratio minimum et le ratio maximum des liens de prestige et des liens forts sont différents. Les mesures de Burt (1992) des trous

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structuraux estimé par la mesure de contrainte et de taille effective affichent une grande différence. La mesure de la taille effective a un écart-type de 7,95 et la mesure de contrainte ,06. Ces mesures nos indiquent, par leur différence au niveau de leur mesure, que les cadres de cet échantillon ont une moyenne élevée de taille effective pour leur capital social, c’est-à-dire, de par la structure de leur réseau, qu’ils disposent d’un capital social influent, qui se ramifie et s’étend dans différentes sphères d’influence. Cependant l’écart entre le minimum et le maximum est de 5 à 50, c’est donc dire qu’il y a des cadres qui ont une taille effective de 10 fois supérieure aux autres. La moyenne de l’indicateur de contrainte est basse (,15) et l’écart-type de ,06, ce qui nous indique qu’en moyenne leur capital social est peu restreint à des cercles fermés de gens qui se connaissent et avec qu’ils passeraient beaucoup de temps et de qui ces cadres recevraient de l’information redondante, au lieu de disposer d’informations nouvelles et stratégiques pour leur avancement de carrière.

La quatrième catégorie de variables est constituée de variables des réseaux personnels. Nous observons au tableau 2 une grande variation au niveau de la grandeur du réseau et des indicateurs d’intégration du réseau appelé cliques égo et cliques groupe, puisque les participants n’avaient pas à nommer un nombre fixe de noms avec l’instrument de générateur de ressources. Les indicateurs normalisés et non normalisés de centralité des réseaux personnels nous confirment d’ailleurs la grande variabilité des réseaux tels que : le vecteur individuel de l’égo (moyenne=28,61, écart-type=8,89, minimum=15,68, maximum=78,3); le vecteur du réseau de l’égo (moyenne=72,79, écart-type=14,6, minimum=23,42, maximum=94,50); le vecteur du groupe (moyenne=23,

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écart-type=7,8, minimum=10,10, maximum=46,73) et de l’intermédiarité du réseau de l’égo (moyenne=8,57 écart-type=10,68, minimum=1, maximum=76) à l’exception de l’indicateur de l’intermédiarité du groupe (moyenne =4,18, écart-type=3,96, minimum=, 09, maximimum=21,83) qui a un écart-type de 3,96. Ce facteur mesure le niveau pondéré d’intermédiarité de tous les membres du réseau du cadre et le potentiel de circulation de l’information à travers ceux-ci. Les indicateurs de centralité nous informent sur l’activité du cadre au sein de son réseau. La mesure de centralité d’intermédiarité (flow) explique l’avantage positionnel, ou le pouvoir est établi dans la mesure où l’égo se situe sur la voie la plus courte (géodésique) entre d’autres paires d’acteurs. L’idée est que les acteurs qui sont entre d’autres acteurs et sur lesquels d’autres acteurs doivent dépendre pour mener des échanges qui pourront traduire ce rôle d’intermédiaire en un plus grand pouvoir d’influence. Supposons que deux acteurs souhaitent avoir une relation, mais que le chemin géodésique qui les sépare soit bloqué par un intermédiaire réticent, s’il existe une autre voie, les deux acteurs vont probablement l’utiliser, même si elle est plus longue et moins efficace. En général, les acteurs peuvent utiliser tous les chemins les reliant, plutôt que de simples chemins entre deux acteurs.

L’approche par flux de la centralité élargit la notion de centralité entre les deux. Il suppose que les acteurs utiliseront tous les chemins qui les relient, proportionnellement à la longueur des chemins. L’intervalle est mesuré par la proportion du flux total entre deux acteurs (c’est-à-dire à travers toutes les voies qui les relient) qui se produit sur des voies dont un acteur donné fait partie. Pour chaque acteur, la mesure indique donc à quel point il est impliqué dans tous les flux de communications entre toutes les autres paires

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d’acteurs. Étant donné que la magnitude de cet indice devrait augmenter avec la grandeur même du réseau et avec la densité du réseau, il est utile de la normaliser en calculant le flux entre les acteurs par rapport au flux total entre les acteurs sans l’implication de l’égo.

L’type de 10,68 de l’indicateur d’intermédiarité de l’égo (moyenne=8,57 écart-type=10,68, minimum=1, maximum=76) nous informe que même si cet indicateur a été normalisé, qu’il y en en effet de la variation occasionnée par la grandeur des réseaux (moyenne =21,37, écart-type=8,88, minimum=7, maximum=53).

Les indicateurs de centralité des vecteurs mesurent le degré d’influence du cadre non pas par sa position avantageuse de centralité dans son réseau, mais en mesurant le nombre de personnes qui ont un indicateur de centralité élevé. Le fait que les écart-types soient supérieurs à trois pour les variables de centralité, nous démontre qu’il y aura beaucoup de variation au niveau de la structure du réseau. Quoique que ces indicateurs soient normalisés, cette variation peut être occasionnée par les écarts de grandeur des réseaux personnels qui ont un écart-type de 8 avec un nombre d’un minimum de 7 acteurs et un maximum 53 acteurs au sein de leur réseau.

La cinquième catégorie de variables est représentée par une seule variable qui est le niveau de satisfaction face à la carrière. La variation est grande au niveau de la satisfaction face à la carrière avec une satisfaction minimum de 1 (la plus basse) et un maximum de 7 (la plus élevée). Ceci indique que les cadres, au moment de l’étude et à cette étape de leur carrière, connaissent des niveaux de satisfaction différente face à leur carrière en général. Cependant, la moyenne de 5,47 et l’écart-type de 1,04 témoignent

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d’une satisfaction plus élevée que le niveau que 3,5, qui serait un niveau moyen de satisfaction. Quoique l’origine de leur niveau de satisfaction peut dépendre de plusieurs critères intrinsèques, il sera d’intérêt d’approfondir la relation avec d’autres variables et faire des analyses subséquentes.

6.2.1. L’analyse des corrélations des prédispositions psychologiques et de la satisfaction de carrière

Nous remarquons au tableau 3 des corrélations que le facteur niveau d’anxiété n’a pas de corrélation significative avec le niveau de monitorage de soi et le niveau satisfaction de la carrière et avec aucune variable du capital social et du réseau personnel.

Le facteur niveau d’évitement est corrélé négativement avec un seul facteur parmi tous les indicateurs de capital social et de réseaux personnels qui est celui de l’intermédiarité groupe (r = -,260, p< ,05). Le facteur de monitorage de soi n’a aucune corrélation significative avec tous les indicateurs de capital social et de réseaux personnels. Le facteur de satisfaction face à la carrière est corrélé positivement avec un seul facteur qui est celui de l’intermédiarité égo (r =, 259, p< ,05). Cet indicateur de centralité normalisé signifie que le niveau de la circulation de l’information est favorisé grâce à une position de centralité et d’intermédiarité du cadre avantageuse parmi les autres de membres du réseau directement. Ce facteur confère au cadre un certain pouvoir d’influence dans son réseau et lui permet d’accéder des informations stratégiques et de les faire circuler parmi les membres de son réseau.

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6.2.2. Les facteurs corrélés du capital social et du réseau personnel

Nous observons que tous les indicateurs des réseaux personnels et du capital social ont une corrélation significative positive ou négative entre eux, à l’exception de l’indicateur de capital social appelé ratio de liens de prestige n’a aucune corrélation significative avec tous les indicateurs de capital social et de réseaux personnels. La multicolinéarité est présente habituellement en sociométrie, puisque les facteurs ensemble représente le réseau personnel.

Les indicateurs de centralité, c’est-à-dire, de l’intermédiarité groupe et de l’intermédiarité ego, du vecteur du groupe, du vecteur de l’égo et du vecteur individuel de l’égo obtiennent des corrélations significatives, soit négatives ou positives, avec les indicateurs de redondance structurale de taille effective et de contrainte, ce qui cohérent avec le fait que le niveau de circulation et d’influence au sein du réseau va varier en fonction la structure du réseau et son niveau de contrainte. Par exemple, la mesure de densité est corrélée positivement avec la mesure de contrainte (r =,620, p<,01) mais cet indicateur est négativement corrélée avec la mesure taille effective (r = -,445, p<,01), car cette mesure indique que le cadre dispose d’un nombre élevé d’acteurs qui sont connectés avec d’autres acteurs dans le réseau, ce qui élargit sa sphère influence. Une mesure de densité élevée indique que celle-ci est au contraire minimisée par des liens redondants.

Le facteur indiquant le nombre total de liens de prestige est corrélé positivement avec tous les facteurs qui peuvent varier selon la grandeur du réseau tel que le facteur du nombre de liens forts (r= ,611, p<,01), la grandeur du réseau (r =,773, p<,01), les facteurs

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d’intégration de cliques égo (r=,638, p<,01) et de cliques groupe (r=,472, p<,01) et l’indicateur de redondance structurale taille effective (r=,735, p<,01). Cette tendance indique que le cadre qui a un grand nombre de liens de prestige est susceptible également de maintenir plus de liens forts, d’avoir un réseau plus étendu et diversifié grâce à des liens dans différentes sphères d’influence en plus d’avoir plus de cliques à intégrer. Le nombre de cliques présent est corrélé significativement avec l’indicateur grandeur de réseau, puisqu’un plus grand réseau est susceptible d’avoir plus de cliques à son effectif.

Le facteur grandeur de réseau (tableau 3) a une corrélation négative significative avec les deux indicateurs normalisés de vecteur du groupe (r = -,700, p<,01) et le vecteur de l’égo (r = -,372, p<,01) ce qui démontre qu’un cadre avec un grand réseau, n’augmente pas nécessairement son niveau d’influence avec des acteurs qui sont à leur tour bien connectés. Ce facteur obtient une corrélation négative significative avec la grandeur du réseau et le ratio de liens forts (r = -,348, p<,01) indiquant que la grandeur des réseaux des cadres n’est pas synonyme d’une plus grande proportion de liens forts donc d’un capital social avec une force relationnelle plus forte. De plus la grandeur du réseau est corrélée négativement avec le facteur intermédiarité du groupe (r = -,285, p<, 01) signifiant que la circulation de l’information à l’intérieur d’un réseau d’un cadre n’est pas favorisée par le nombre d’acteurs au sein de son réseau.

L’analyse du tableau 2 et du tableau 3 nous permet de déceler les facteurs qui seront l’objet d’analyses subséquentes et de déterminer que le facteur de monitorage de soi n’a pas de relation avec les deux dimensions de l’attachement et toutes les autres

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variables du capital social et du réseau personnel en plus de la satisfaction de la carrière.

Le facteur de centralité de la circulation d’information, appelé Intermédiarité égo, est le seul facteur ayant une corrélation positive (r = ,259, p<,05) avec le niveau de satisfaction face à la carrière.

Tableau 2 : Mesures de l’attachement, du monitorage de soi, du capital social, du réseau et de la satisfaction de carrière

Mesures de l'attachement, du monitorage de soi, du capital social, du réseau et de la satisfaction de carrière

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Tableau 3 : Corrélations des dimensions de l’attachement, des mesures du capital social, des réseaux personnels, du monitorage de soi et de la satisfaction de carrière

Tableau de corrélations des dimensions de l'attachement, des mesures du capital social , des réseaux personnels, du monitorage de soi et de la satisfaction de carrière

Variables 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

1 Niveau d'anxiété ,146 -,058 -,059 ,210 ,018 -,148 ,143 ,019 ,009 -,139 ,032 ,120 ,141 ,018 -,113 -,119 -,139 ,103 ,041 -,188

2 Niveau d'évitement -,148 ,034 ,002 -,139 -,069 ,114 -,025 ,028 ,077 ,239 -,076 ,099 ,147 *-,260 -,090 -,038 -,052 -,148 -,017

3 Densité *-,284 *,329 ,054 -,287^* -,201 ,187 *,327 -,167 **-,686 **,657 ,121 **-,627 **,475 ,029 **-,445 **,620 -,165 ,138

4 Total liens prestige -,134 **,611 **,773 **,522 **,638 **,472 ,154 ,025 **-,448 -,136 -,105 -,253 -,199 **,735 **-,534 ,034 ,156

5 Ratio de liens forts **,404 **-,348 ,185 -,071 ,039 -,145 -,160 **,428 **,349 -,192 *,295 ,152 **-,343 **,394 ,034 -,016

6 Total liens forts **,628 ,084 **,631 **,518 ,018 -,257^* *-,256 ,058 -,286^* ,000 ,046 **,533 **-,347 -,035 ,203

7 Grandeur -,063 **,700 **,489 ,207 -,023 **-,700 **-,372 -,039 *-,285 -,146 **,932 **-,734 -,018 ,126

8 Ratio de liens prestige ,025 ,019 -,005 ,197 ,121 ,210 -,010 -,088 -,126 -,006 ,021 ,100 ,121

9 Cliques égo **,919 -,022 **-,414 -,229 -,196 **-,414 -,031 -,109 **,525 **-,336 -,114 ,204

10 Cliques groupe -,056 **-,446 -,046 -,213 **-,570 ,064 -,054 *,261 -,132 -,128 ,216

11 Composantes égo ,191 -,192 -,176 -,019 -,116 ,125 ,208 -,193 -,049 ,179

12 Composantes groupe **-,458 -,045 **,631 **-,553 -,144 ,149 **-,377 ,018 -,191

13 Vecteur avec égo*** **,463 **-,398 **,598 ,065 **-,779 **,941 -,089 -,014

14 Vecteur groupe*** ,084 ,183 ,005 **-,332 **,450 ,016 ,086

15 Vecteur propre Égo *-,294 ,070 ,244 **-,342 ,111 -,137

16 Intermédiarité groupe*** ,186 **-,351 **,572 -,053 ,009

*** Ces indicateurs des réseaux personnels sont normalisés étant donné la variation dans la grandeur des réseaux

*. La corrélation est significative au niveau 0.05 (bilatéral).

**. La corrélation est significative au niveau 0.01 (bilatéral).

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6.3. Les analyses en composantes principales des instruments

6.3.1. L’analyse factorielle des variables latentes des types d’attachement de Guédeney et al. (2010)

Nous avons effectué la procédure de validation sur notre échantillon avec les 30 énoncés représentant les quatre types d’attachement selon Griffin et Bartholomew (1994) et ensuite la validation des 17 énoncés retenus par Guédeney et al. (2010) pour la version française du questionnaire.

Une analyse en composantes principales avec les 30 items a généré le seuil minimum de KMO de ,50 et une sortie de dix composantes pour expliquer 75 % de la variance après que seul les 25 items dont la saturation est supérieurs à ,30 soient retenus. Une analyse de fiabilité des échelles des quatres prototypes a démontrée une cohérence interne moyenne de tous les facteurs avec des coefficients de Cronbach d’une moyenne de ,708 pour les dix facteurs en regroupant les 25 items en corrélation.

L’analyse factorielle des 30 items qui a généré dix facteurs n’a pas de cohérence avec les quatre prototypes d’attachement sur notre échantillon et, à la limite, représente

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une seule dimension selon Bäckström et Holmes (2001) qui ont obtenu des résultats similaire sur avec instrument. Ce constat a été supporté par notre étude de validité des construits à partir de cette échelle également.

La structure factorielle s’apparente aux facteurs liés la sécurité et l’insécurité de l’attachement chez l’adulte avec plusieurs variations de la confiance exprimée face à l’attachement et les craintes de rejets et d’insécurité tel que découvertes par les analyses factorielles de Guédeney et al. (2010), Bifulco, Mahon, Kwon, Moran, Jacobs (2003), Bäckström, et Holmes (2001) et de Collins et Read (1990). L’analyse de fiabilité sur les facteurs de l’instrument s’est avérée moyenne avec une coefficient de Cronbach globale de ,708 conformément à l’analyse de Guédeney et al. (2010).

Nous avons donc également procédé à l’analyse factorielle avec les 17 items, qui semblait mieux préciser les dimensions de l’attachement selon d’autres recherches et celle de Guédeney et al. (2001).

6.3.2. L’analyse factorielle des 17 items de Guédeney et al. (2010)

Une analyse factorielle avec rotation orthogonale Varimax sur 17 items du RSQ a été déployée afin d’en extraire les composantes principales. L’indice de KMO obtenu est de ,621 et la structure issue de l’analyse s’est composée en trois facteurs avec 12 items corrélés d'une valeur propre de un. Nous avons retenu seulement les

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items avec un seuil supérieur de saturation à ,30 expliquant 51 % de la variance. Nous avons extrait les items qui avait un qualité de représentation moins de deux.

Tableau 4 : Résultats de l’analyse factorielle (RSQ français) 17 items Résultats de l'analyse factorielle (RSQ français) 17 items

obtenus par Guédeney et al. (2010), soit évitant, confiant et anxieux que nous avons appelé les facteurs de sociabilité. Le premier facteur appelé Évitant (4 items) exprime le facteur d’évitement lié à une minimisation des questions liées à l’attachement et la

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maximisation à ses propres recours et à ses propres ressources pour répondre à ses besoins affectifs dans une situation d’insécurité. Le deuxième facteur appelé Confiant (2 items) représente la dimension de l’effet continu du sentiment de sécurité recherché par la personne par l’entremise du niveau de confort et de confiance perçu dans la relation éventuelle face à l’autre. Le troisième facteur appelé Anxieux (5 items) représente l’anxiété face à l’autre et sa peur du rejet en maximisant l’importance des questions liées à l’attachement et une difficulté à faire confiance à ses propres ressources pour surmonter un défi. Ces résultats sont cohérents avec l’analyse factorielle en trois facteurs de Guédeney et al. (2010), car le regroupement de facteurs liés à la sécurité et l’insécurité face à une relation représentent la stratégie, souvent inconsciente, employée par l’individu pour la gérer. Le fait de se limiter à deux dimensions de l’attachement soit le niveau d’anxiété ou le niveau d’évitement pour décrire les types d’attachement, ne permet pas de saisir d’autres aspects de la stratégie de gestion du niveau de sécurité face à l’autre.

Le tableau 5 nous démontre la classification selon notre analyse factorielle pour ces trois facteurs. Celui-ci indique qu’il a 26,8 % des cadres qui composent le groupe des Anxieux. Il y a 47,7 % des cadres qui se retrouve dans le groupe des Confiant et 25,3 % dans le groupe des Évitant. Le tableau 6 nous permet d’identifier de quelle façon se classent les trois groupes de cadres en fonction des

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trois catégories de sociabilité. Les cadres de niveau exécutif occupent la première

trois catégories de sociabilité. Les cadres de niveau exécutif occupent la première